ISSN (e): 2598-8069

## Implementasi Circular Hough Transform untuk Pendeteksian Kebohongan pada Anak melalui Pergerakan Kornea Mata
ASEP NANA HERMANA, IRMA AMELIA DEWI,  RHYALDI YUNUS
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: asep_nana_h@yahoo.com

## ABSTRAK
Pergerakan  kornea  mata  kearah  kanan  merupakan  ekspresi  respon  yang  tidak disadari  oleh  anak  saat  mereka  sedang  berbohong.  Pergerakan  tersebut  dapat dijadikan salah satu acuan untuk pendeteksian kebohongan. kornea mata dapat dideteksi  menggunakan  metode  Circular  Hough  Transform.  proses  Selanjutnya adalah menentukan pergerakan kornea mata dengan membandingkan nilai pixel dari satu frame dengan frame lainnya. Jika nilai pixel pada frame berikutnya lebih besar dari nilai awal, maka mengindikasi adanya pergerakan kornea mata ke arah kanan,  sebaliknya  saat  pergerakan  nilai  pixel  lebih  kecil  dari  nilai  awal  maka pergerakan mata mengarah kiri. pengujian dilakukan dalam satu sesi wawancara, jika  adanya  pergerakan  kornea  ke  arah  kanan  mencapai  60%,  maka  dapat disimpulkan  terdapat  kecenderungan  berbohong.  Tingkat  akurasi  sistem  yang diperoleh berdasarkan pengujian terhadap 50 anak didapatkan presentase sebesar 52%.
Kata kunc i: Pergerakan Mata, Tanda Bohong, Circular Hough Transform

## ABSTRACT
The  movement  of  the  cornea  to  the  right  is  an  unconscious  response  when someone is lying. This movement can be used as a reference for detecting lies. Corneas can be detected using the Hough Transform Circular.  Furthermore  the process is to determine the movement of corneas by comparing the pixel values from one frame to another frame. If the pixel value in the next frame is greater than the initial value, it indicates the movement of the cornea to the right, on the contrary  when  the  pixel  value  is  smaller  than  the  initial  value  then  the  eye movement is left. The testing was conducted in one interview session, if there was a corneal movement to the right reaching 60%, it can be concluded that there was a tendency to lie. The level of system accuracy obtained based on testing of 50 children obtained a percentage of 52%.
Keywords :Eye Movement,Sign of Lie, Circular Hough Transform

## ASEP NANA HERMANA, IRMA AMELIA DEWI,  RHYALDI YUNUS

## 1. PENDAHULUAN
Pergerakan  arah  mata  seorang  anak  dapat  mengekspresikan  berbagai  macam  rasa  atau ekspresi, salah satunya ekspresi yang terlihat adalah ketika berbohong, yang dilihat dengan pergerakan  mata  mengarah  kanan.Saat  anak  lebih  condong  mengarahkan  mata  ke  kanan dengan  persentase  60%  pada  sebuah  percakapan  maka  anak  tersebut  memiliki kecenderungan untuk berbohong (Bandler & Grinder, 1979).
Dengan adanya ciri pergerakan mata pada saat berbohong maka implementasi pergerakan dapat diimplementasikan untuk sistem pendeteksian kebohongan pada anak yang berfungsi untuk mengetahui tingkat kebohongan (Martani, 2012). Haar cascade adalah metode untuk menemukan area mata pada gambar yang didapat dari pencocokan data latih dengan data uji.  Dalam  teknik haar  cascade dibutuhkan  proses  pencocokan  untuk  mengetahui  nilai kecocokan  terbesar.  Dalam  proses  pencocokan  digunakan  penyisipan  citra  dengan menggunakan rumus integral image yang diteruskan pada fitur haar (Sajati, 2015). Proses pendeteksian lingkaran digunakan metode circular hough transform , dimana circluar hough transform adalah  proses  pengambilan  keputusan  berdasarkan  voting  terbanyak  untuk membuat lingkaran pada citra (Pedersen, 2007) (Rizon, et al., 2005).
Aplikasi  dibuat  menggunakan  data  masukan  berupa  video  secara  realtime  yang  di implementasi kepada anak dimasa dewasa awal yaitu usia 10 tahun sampai 15 tahun yang tidak memiliki kelainan pada mata.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pendeteksian  citra  diaplikasikan  sebagai  sistem  pendeteksian  kebohongan  dengan menggunakan  kornea  mata.  Pendeteksian  kornea  mata  memiliki  dua  proses  pada  saat melakukan  pendeteksian,  yaitu  proses  pendeteksian  area  mata  dan  proses  pendeteksian lingkaran kornea pada mata yang dilanjutkan pada proses pengambilan kesimpulan seperti tampak pada Gambar 1.
Proses pendeteksian area mata merupakan proses awal saat melakukan  pengolahan untuk mendapatkan  area  mata.  Pendeteksian  area  mata  dilakukan  menggunakan  metode  haar cascade untuk mendapatkan area mata yang dimulai dengan proses image processing berupa grayscale yang merubah citra asli yang masih berupa RGB menjadi abu-abu yang ditunjukan pada Persamaan 1.
𝑓 0 (𝑥, 𝑦) = 𝑓 𝑖 𝑅 (𝑥,𝑦)+𝑓 𝑖 𝐺 (𝑥,𝑦)+𝑓 𝑖 𝐵 (𝑥,𝑦)
3 (1)
Dimana: f 0 (x,y) =  Nilai citra abu-abu pada koordinat ke x, y f i R (x,y) = Nilai warna red pada koordinat ke x, y f i G (x,y) = Nilai warna green pada koordinat ke x, y f i B (x,y) = Nilai warna blue pada koordinat ke x, y
Citra abu-abu yang didapat dilakukan perhitungan integral image yang bertujuan menangkap gambar  bergerak  pada  citra  yang  terdapat  pada  Persamaan  2.  Dari  hasil  pencocokan  data diambil  citra  yang  menyerupai  data  latih  sehingga  sistem  menampilkan  area  mata  yang digunakan untuk pendeteksian lingkaran kornea pada mata (Munir, 2004).
s(x,y) = s(x,y) + s(x-1,y) + s(x,y-1) - s(x-1,y-1) (2) Dimana: s = Nilai pixel integral image yang terdapat pada koordinat x dan y x
= Nilai koordinat pada posisi x y = Nilai koordinat pada posisi y
Pengolahan citra dilakukan dengan circular hough transform yang meliputi beberapa proses untuk mendukung pendeteksian, dimulai dengan menormalisasi citra dengan cropping yang bertujuan untuk membuat jangkauan pendeteksian menjadi lebih sempit dengan mengambil area sekitar mata yang terdapat pada Persamaan 3 (Marvin & Prijono, 2007).
x’ = x-x L untuk x = x L sampai x R y’ = y-y T untuk y = y T sampai y B (3)
dimana: x
= koordinat indeks x
x L = koordinat x arah kiri x R = koordinat x arah kanan y = koordinat indeks y y L = koordinat y arah kiri y R = koordinat y arah kanan
Citra  yang  telah  dipotong  dideteksi  garis  tepi  menggunakan canny  edge  detection untuk mencari garis tepi dari citra masukan dengan perhitungan noise reduction Persamaan (4) dan finding gradient Persamaan (5) .
𝐻 𝑖,𝑗 =
1 2𝜋𝜎 2 exp (− (𝑖−𝑘−1) 2 +(𝑗−𝑘−1) 2 2𝜎 2 ) (4) Dimana: σ = standard deviasi (i,j) = elemen matriks pada posisi (i,j) k
= indeks matriks

## ASEP NANA HERMANA, IRMA AMELIA DEWI,  RHYALDI YUNUS
Proses selanjutnya adalah mendeteksi keberadaan lingkaran dengan Circular Hough Transform dengan mencari jari-jari dengan menggunakan Persamaan (5) dari masing-masing garis tepi yang didapatkan oleh Canny (Marvin & Prijono, 2007) . 𝑟 = √(𝑥 − 𝑥 𝑛 ) 2 + (𝑦 − 𝑦 𝑛 ) 2 (5) Dimana: r = jari-jari x = jumlah baris pada x x n
= indeks matrik x ke n
y
= jumlah baris pada y y n = indeks matrik y ke n
Jari-jari digunakan untuk mencari ruang parameter  Persamaan (6) atau luas lingkaran dari masing-masing titik (Munir, 2004) . Untuk mendapatkan lingkaran sistem melakukan voting dengan  mengambil  titik  jari-jari  yang  terbanyak  hingga  lingkaran  ditemukan.  Lingkaran terbesar yang didapat diasumsikan sebagai kornea mata.
x = a + r cos q y = b + r sin q (6)
dimana:
a
= Nilai koordinat x ke n b = Nilai koordinat y ke n r = Jari – jari
q = Gradient kemiringan
Perhitungan  koordinat  awal  dilakukan  setelah  lingkaran  kornea  mata  didapatkan  untuk menghitung arah pergerakan mata dengan membandingkan nilai pixel dari satu frame dengan frame lainnya.  Saat  pergerakan  nilai  pixel  lebih  dari  atau  kurang  dari  nilai  ambang  yang ditentukan maka terjadi pergerakan pada mata yang tampak pada Gambar 2.
Ketika pergerakan arah mata mengarah kanan terdapat indikator “ lie detection ”. Dari semua pergerakan arah mata yang didapat, diambil kesimpulan apabila dalam persentase pergerakan 60% kearah kanan maka anak ada kecenderungan berbohong.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Aplikasi pendeteksian mempunyai dua proses yaitu pendeteksian area mata dan pendeteksian lingkaran kornea pada mata yang terdapat pada Gambar 1.

## 1. Perekaman Citra
Proses  awal  dilakukan  perekaman  pendeteksian  dengan  menggunakan  sebuah  kamera. Perekaman berlangsung dengan adanya objek untuk dideteksi. Berikut adalah tahapan studi kasus  pada  aplikasi  pendeteksian  kebohongan  pada  anak  menggunakan  metode Circular Hough Transform . Dari 640 x 480 pixel citra yang dideteksi, diambil citra 5x5 pixel sebagai asumsi yang terdapat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Asumsi citra 5x5

## 2. Pendeteksian Daerah Mata
Proses  pendeteksian  mata  ini  diperlukan  untuk  mempersempit  area  yang  di  deteksi selanjutnya.  Proses  pendeteksian  ini  menggunakan  metode Haar  Cascade.  Haar  cascade bekerja dengan cara membandingkan citra asli dengan citra data latih (Sajati, 2015). Citra yang diambil dalam bentuk RGB dirubah menjadi abu-abu dengan grayscale yang terdapat pada persamaan 1. Contoh perhitungan grayscale pada pixel (0,0) sebagai berikut:
𝑓 0 (0,0) = 60 + 50 + 10 3 = 60
Berikut hasil perhitungan semua pixel yang telah dilakukan proses grayscale

## Tabel 1 Hasil grayscale
(x,y) 0 1 2 3 4 0 60 56.7 33.3 46.7  46.7 1 50 40 46.7 56.7  56.7 2 46.7 50 73.3 50 46.7 3 70 46.7 50 26.7 60 4 43.3 40 141.7 40 56.7

## 3. Pendeteksian Lingkaran Mata
Proses pendeteksian lingkaran mata kornea menggunakan metode circular hough transform . Didalam metode terdapat berbagai metode pendukung untuk memaksimalkan pendeteksian. Citra dinormalisasi dengan proses cropping sehingga memfokuskan pendeteksian pada pixel (Anwariningsih, Arifin, & Yuniarti, 2010).
w’= x R - x L = 4 - 1 = 3 h’= y B - y T = 4 - 1 = 3
Proses cropping citra menghasilkan citra dengan 3x3 pixel
Tabel 2. hasil cropping citra (x,y) 0 1 2 0 153.3 183.3 223.3 1 186.7 193.3 183.3 2 186.7 216.7 196.7
Citra  yang  masih  pada  nilai  abu  abu  menjadi  nilai  hitam  putih.  Dari  beberapa  percobaan threeshold yang digunakan pada proses binerisasi adalah 190 sehingga hasil dari proses adalah

## Tabel 3. citra hitam putih
(x,y) 0 1 2 3 4 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 1 1 0 1 1 3 1 1 0 0 1 4 1 1 1 1 1
Pendeteksian  garis  tepi  menggunakan  metode Canny dari  matrik  yang  telah  diproses sebelumnya didapatkan yang memiliki nilai 1 adalah pada koordinat (1,1), (1,2), (2,1), (2,3),
(3,1) . Koordinat tersebut dihitung dengan Persamaan 4 untuk Noise reduction
𝐻 (1,1) =
1 2(3.14)𝑥(1.4) 2 exp(− −(1−5−1) 2 +−(1−5−1) 2 2(1,4) 2 )
= 1 12.3 exp(− 25 + 25
3.94 ) = 1 12.3 exp(− 50 3.94 ) = 1 12.3 exp(−12.7)
= 1,03
Hasil  dari Noise  reduction berupa  matrik  yang  digunakan  untuk  tahapan finding  gradient dengan menggunakan Persamaan 7 [ 1.030.840.7 0.840.650.51 0.690.510.37 ] Gx = (0,7 + 2(0,51) + 0,37) – (1,03 + 2(0,84) + 0,69) = -1,31
Gy = (1,03 + 2(0,84) + 0,7) - (0,69 +2(0,51) + 0,37) = 1,31
𝐺 = √−1,31 2 + 1,31 2
G = 1,62
Dimana G x dan G y adalah gradien pada masing-masing arah x dan y , kemudian ditentukan arah tepian yang ditentukan dengan menggunakan Persamaan 8.
𝜃 (x,y) = tan -1 ( 1,31 /- 1,31 ) = tan -1 (-1) = 57.289
Hasil tepian bernilai 57,289 dan kategori tersebut masuk dalam kategori 45 0
Dari koordinat dan arah tepi yang didapat dihitung jari jari dari seluruh matrik citra dengan metode circular hough transform dengan Persamaan 5
𝑟(1,1) = √(5 − 1) 2 + (5 − 1) 2 = √16 + 16 = √32
Dari nilai jari jari yang diperoleh dilakukan perhitungan  ruang parameter untuk citra dengan Persamaan 6 yang merupakan nilai arah tepi
(1,1)𝑥 1 = 1 + 2 cos 45°
= 3 𝑥 √2
2
= 2,12
𝑦 1 = 1 + 2 sin 45°
= 3 𝑥 √2 2
= 2,12
(1,2)𝑥 1 = 1 + 2 cos 45°
= 3 𝑥 √2
2 = 2,12 𝑦 2 = 2 + 2 sin 45°
= 4 𝑥 √2 2 = 2,82
Ruang parameter berfungsi untuk menentukan luas lingkaran yang dibuat pada masing masing koordinat seperti tampak pada Gambar 4

## Gambar 4 Penggambaran masing masing ruang parameter
Dari masing masing pixel yang telah digambar, selanjutnya sistem melakukan voting untuk mendapatkan  pusat  lingkaran  asli  dengan  cara  membandingkan pixel yang  sering  muncul bersingungan dari masing masing titik.
Hasil  perbandingan  dari  semua pixel yang  sering  muncul  adalah  (2,2)  dengan  kemunculan pixel pada 4 titik area yang terdapat pada Gambar 5

## Gambar 5. Pengambaran titik pusat
Dari hasil voting yang didapat dilakukan perhitungan parameter lingkaran baru pada koordinat (2,2) yang terdapat pada Gambar 6 yang ditetapkan sebagai lingkaran mata
(2,2)𝑥 2 = 2 + 2 cos 45°
= 4 𝑥 √2 2
= 2,82
𝑦 2 = 2 + 2 cos 45°
= 4 𝑥 √2 2
= 2,82
Gambar 6. Lingkaran baru
Output dari pendeteksian lingkaran berupa pemeriksa konsistensi hubungan antara satu frame ke frame yang lain sehingga sistem dapat memastikan bahwa lingkaran yang didapat adalah lingkaran kornea mata.

## 4. Menghitung Pergerakan Mata
Koordinat pergerakan mata dihitung dari satu frame ke frame lain dengan beberapa kondisi untuk mendapatkan output. Output yang didapat apabila mata terdeteksi ke kanan adalah -1 sedangkan ke kiri adalah 1. Output yang didapat pada proses ini akan dikumpulkan hingga aplikasi dihentikan.
Untuk dapat mengetahui pergerakan mata mengarah ke kanan atau ke kiri, sistem melakukan pembandingkan  antar frame .  Tabel  4  merupakan  implementasi  perbandingan  pergerakan sesuai pada koordinat masing-masing.
Tabel 4. Pergerakan mata
frame ke koordinat awal Status Arah Alert 4 (4,4) 5 (4,4) 6 (4,6) Terjadi Pergerakan kanan Lie Alert 7 (4,4) Terjadi Pergerakan kiri 8 (4,1) Terjadi Pergerakan kiri 9 (4,4) Terjadi Pergerakan kanan Lie Alert 10 (4,7) Terjadi Pergerakan kanan Lie Alert

## 3.1 Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  terdiri  dari  pengujian  alpha  dan  beta.  Pada  pengujian  alpha dilakukan pada 30 orang yang diambil secara acak untuk mencari pengaturan pada kondisi berbeda, dimana kondisinya sebagai berikut:
a. Pendeteksian mata berdasarkan jarak
b. Pendeteksian mata berdasarkan intensitas cahaya
c. Pendeteksian pergerakan mata berdasarkan jarak
d. Pendeteksian pergerakan mata berdasarkan intensitas cahaya
Hasil  pengaturan  dan  kondisi  dari  pengujian  alpha  digunakan  pada  pengujian  beta  seperti terlihat pada Gambar 7

## Gambar 7. Skenario pengujian
Dari  hasil  pengujian  alpha  didapatkan  jarak  ideal  untuk  melakukan    deteksi  mata  dan pergerakan mata adalah 50cm sampai dengan 100cm dengan intensitas cahaya ideal adalah 10lux sampai dengan 1000lux.
Pengujian beta dilakukan pada 50 orang anak dengan beragam umur yang dimulai dari 10 tahun sampai 15 tahun. Kesimpulan  sistem yang di dapat dalam pengujian ini juga  melibatkan kesimpulan yang dibuat oleh psikolog. Psikolog melalukan pendampingan pada saat proses pendeteksian kobohongan yang bertujuan untuk mengawasi dan memvalidasi sistem.  Pada Tabel 5 merupakan hasil pengujian pada anak.

## Tabel 5. Hasil Pengujian
No Pengujian Banyak Pengujian persentase (jumlah pengujian/banyak pengujian x 100) 1 pengujian yang sesuai 26 52% 2 pengujian yang tidak sesuai 24 48% Jumlah 50 100%
Tingkat  kesuksesan  sistem  mendeteksi  keberadaan  mata  dan  pergerakan  mata  mencapai 100%,  sedangkan  tingkat  kesuksesan  sistem  pada  pengaplikasi  deteksi  kebohongan  pada semua anak mencapai 52%.

## KESIMPULAN
Pendeteksian keberadaan mata pada struktur wajah dengan metode circular hough transform dapat  digunakan  dengan  tingkat  keberhasilan  mencapai  100%.  Sedangkan  untuk implementasian pergerakan kebohongan tidak akurat karena ketidak sesuaian output sistem dengan diagnosa psikolog dengan tingkat akurasi mencapai 52%.

## DAFTAR RUJUKAN
Bandler  ,  R.,  &  Grinder,  J.  (1979). Frogs  into  Princes:  Neuro  Linguistic  Programming. Moab,Utah: Real People Press.
Martani, W. (2012). Metode Simulasi dan Perkembangan Emosi Anak Usia Dini. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Sajati, H. (2015, September 17). Deteksi Obyek Menggunakan Haar Cascade Classifier . Diambil kembali  dari  Let  share  our  knowledge:  http://jati.stta.ac.id/2015/09/deteksi-obyek- menggunakan-haar-cascade.html
Pedersen, S. J. (2007). Circular Hough Transform. Aalborg University.
Rizon, M., Yazid, H., Saad, P., Shakaff, A. Y., Saad, A. R., Sugisaka, M., . . . Karthigayan, M. (2005). Object detection using Circular Hough Transform. American Journal of Applied Sciences 2 , 1606-1609.
Munir, R. (2004). Pengolahan Citra Digital. Bandung: Informatika.
Marvin, W. C., & Prijono, A. (2007). Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab. Bandung: Informatika.
Anwariningsih, S. H., Arifin, A. Z., & Yuniarti, A. (2010). Estimasi Bentuk Structuring Element Berdasar Representasi Obyek. Jurnal Ilmiah Kursor, Vol 5 No. 3 , 157-165.